InteriorGS - 3D Gaussian Semantic Dataset von Qunar Technology

Was ist InteriorGS?

InteriorGS ist ein hochwertiger semantischer 3D-Gauß-Datensatz, der von Qunar Technology eingeführt wurde. Der Datensatz enthält 1.000 3D-Szenen, die mehr als 80 Innenräume abdecken, wie z. B. Wohnungen, Geschäfte, Hochzeitssäle und Museen. Der Datensatz enthält mehr als 554.000 Objektinstanzen in 755 Kategorien, die jeweils mit 3D-Rahmen und semantischen Anmerkungen sowie Belegungskarten zur Unterstützung der Navigation und des räumlichen Verständnisses ausgestattet sind. Der Datensatz rekonstruiert die Szene mit der 3D-Gauß-Sputter-Technik und kombiniert sie mit räumlichen Makromodellen, um semantische Informationen zu liefern, was ihn zum weltweit ersten groß angelegten 3D-Datensatz macht, der für die freie Bewegung von Intelligenzen geeignet ist.InteriorGS bietet reichhaltiges Trainingsmaterial zur Verbesserung der räumlichen Wahrnehmung von Robotern und KI-Intelligenzen, und der Datensatz ist auf HuggingFace und Github für Entwickler auf der ganzen Welt öffentlich zugänglich.

Hauptfunktionen von InteriorGS

• Reichhaltige Berichterstattung über die SzeneEnthält 1.000 3D-Szenen, die mehr als 80 Innenraumumgebungen abdecken, wie z. B. Wohnungen, Geschäfte, Hochzeitssäle, Museen usw., und bietet damit Datenunterstützung für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien.
• Feine ObjektbeschriftungVerfügt über mehr als 554.000 Objektinstanzen in 755 Kategorien, die jeweils mit 3D-Rahmen und semantischen Informationen versehen sind, damit KI-Modelle sie genau erkennen können.
• Hilfsmittel für das räumliche VerständnisBelegungskarten, die Intelligenzen helfen, die räumliche Anordnung zu verstehen, Pfadplanung und Hindernisvermeidung zu unterstützen und die Navigationsfähigkeiten zu verbessern.
• Dynamische Anpassung an die UmweltUnterstützung der freien Bewegung von intelligenten Körpern in dynamischen Umgebungen, Verbesserung ihrer Anpassungsfähigkeit und Flexibilität und Erfüllung der Anforderungen komplexer Szenen.
• Hochwertige DatensicherungKombiniert mit der 3D-Gauß-Sputtering-Technologie zur Rekonstruktion der Szene und zur Bereitstellung semantischer Informationen liefert sie hochwertiges Material für das Training von KI-Modellen und trägt zur Verbesserung der Modellleistung bei.

Offizielle Website-Adresse von InteriorGS

• Github-Repositorien:: https://github.com/manycore-research/InteriorGS
• HuggingFace-Modellbibliothek:: https://huggingface.co/datasets/spatialverse/InteriorGS

Wie man InteriorGS verwendet

• Zugang zu DatensätzenBesuchen Sie HuggingFace oder GitHub für den InteriorGS-Datensatz.
• Datensatz herunterladen: Laden Sie die Datensatzdateien über die HuggingFace-API herunter oder klonen Sie das GitHub-Repository.
• Verständnis von DatenstrukturenMachen Sie sich mit der Dateistruktur des Datensatzes vertraut, einschließlich 3D-Szenendateien, Anmerkungsdateien und Belegungskarten.
• Laden und Verarbeiten von DatenLaden Sie die Szene mit 3D-Werkzeugen, analysieren Sie die Anmerkungsdateien und verarbeiten Sie die Belegungskarten, um die erforderlichen Informationen zu extrahieren.
• Training mit dem DatensatzTraining von Zielerkennungsmodellen mit gelabelten Daten und Entwicklung von Navigationsalgorithmen in Verbindung mit Belegungskarten.
• Entwicklung und PrüfungEntwicklung von Anwendungen auf der Grundlage von Datensätzen und Testen der Modellleistung in verschiedenen Szenarien.

InteriorGS Kernkompetenzen

• Große Dimensionen mit hoher Qualität verbindenInteriorGS ist der weltweit erste groß angelegte semantische 3D-Gauß-Datensatz mit einer riesigen Anzahl von Szenen und Objekten, einer genauen Beschriftung und einer hohen Datenqualität, die reichhaltiges und zuverlässiges Material für das Training von KI-Modellen liefert.
• Technologische InnovationsfähigkeitHochentwickelte 3D-Gauß-Sputter-Technologie zur Rekonstruktion der Szene, kombiniert mit räumlicher Makromodellierung, um semantische Informationen zu liefern, was in der Branche innovativ ist und eine realistischere und genauere 3D-Szene erzeugt.
• Dynamische AnpassungUnterstützung der freien Bewegung von intelligenten Körpern in dynamischen Umgebungen, wodurch der Datensatz für die statische Szenenanalyse anwendbar wird, mit komplexen und sich verändernden realen Umgebungen umgehen kann und die Nützlichkeit und Flexibilität des Datensatzes erhöht wird.
• Unterstützung mehrdimensionaler DatenZusätzlich zu 3D-Szenen und semantischen Annotationen bietet es auch Belegungskarten und mehrdimensionale Datenunterstützung, um den Anforderungen verschiedener Anwendungsszenarien gerecht zu werden, z. B. Navigation in Innenräumen und Optimierung des räumlichen Layouts.
• Offenheit und AustauschDer Datensatz ist auf HuggingFace und GitHub öffentlich zugänglich. Die Offenheit ermöglicht es Entwicklern auf der ganzen Welt, einfach auf die Daten zuzugreifen und sie zu nutzen, was den technologischen Austausch und die Innovation erleichtert und die Entwicklung der KI-Technologie beschleunigt.

Personen, für die InteriorGS bestimmt ist

• Forscher im Bereich KI und maschinelles LernenTraining und Optimierung von Zielerfassungs- und Raumwahrnehmungsmodellen mit hochdichten 3D-Anmerkungen und semantischen Informationen zur Verbesserung der KI-Leistung.
• Robotik-IngenieurEntwicklung von autonomen Navigations- und dynamischen Umweltanpassungsfähigkeiten für Roboter in komplexen Innenraumumgebungen mit verbesserter Geschicklichkeit.
• Virtual Reality (VR)- und Augmented Reality (AR)-EntwicklerVerwendung von 3D-Szenendaten zur Erstellung realistischer virtueller Umgebungen und zur Optimierung des Benutzererlebnisses.
• Architekten und InnenarchitektenOptimierung der Innenraumaufteilung auf der Grundlage von Belegungskarten und 3D-Szenen zur Validierung der Planungslösung.
• Entwickler von Smart Home SystemenRationaler Einsatz von intelligenten Geräten auf der Grundlage von Innenraum-Umgebungsdaten zur Verbesserung des Umweltverständnisses von Smart-Home-Systemen.